潘 藝，張金昌

（1.中國社會科學(xué)院大學(xué)，北京 102488； 2.中國社會科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100006）

1 研究背景

國家“十四五”規(guī)劃指出“加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革”［1］；黨的二十大報(bào)告同樣指出“堅(jiān)持以推動高質(zhì)量發(fā)展為主題，把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，加快建設(shè)數(shù)字中國，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”的目標(biāo)［2］?？梢?，推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展將是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長期目標(biāo)。在過去幾年，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)的快速發(fā)展，我國許多企業(yè)紛紛開展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施結(jié)果與預(yù)期目標(biāo)相差甚遠(yuǎn)。國際數(shù)據(jù)公司《2018 中國企業(yè)數(shù)字化發(fā)展報(bào)告》顯示，超過50%的制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化仍處于單點(diǎn)試驗(yàn)和局部推廣階段［3］；國家信息中心《中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化報(bào)告2020》顯示，企業(yè)因轉(zhuǎn)型能力弱出現(xiàn)“不會轉(zhuǎn)”、因轉(zhuǎn)型成本高出現(xiàn)“不愿轉(zhuǎn)”、因轉(zhuǎn)型“陣痛期”出現(xiàn)“不敢轉(zhuǎn)”等現(xiàn)象［4］；埃森哲《2022 中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》報(bào)告顯示，中國企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程穩(wěn)步推進(jìn)，但只有17%的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效顯著［5］。大多數(shù)企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略后，企業(yè)績效反而不如轉(zhuǎn)型之前，有的企業(yè)甚至面臨倒閉風(fēng)險(xiǎn)［6］。因此很多企業(yè)對是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在困惑，甚至部分企業(yè)因數(shù)字化轉(zhuǎn)型陷入“不轉(zhuǎn)型等死、轉(zhuǎn)型找死”的兩難困境［7］。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的困境，引起了廣泛關(guān)注，學(xué)者們通過研究和分析取得了一些成果：部分學(xué)者通過構(gòu)建理論模型，探討數(shù)字化對企業(yè)發(fā)展的影響，提出了改善策略；部分學(xué)者采用比較案例方法，研究了企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的成功和不足之處，為其他企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了經(jīng)驗(yàn)；也有學(xué)者通過實(shí)證分析方法，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)發(fā)展的影響，進(jìn)而給出了如何更好實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策建議。然而上述的研究結(jié)果并沒有能解釋“大多數(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后企業(yè)盈利能力下降”的原因，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍是一個(gè)未解的“黑匣子”［7］。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著深遠(yuǎn)意義，我國經(jīng)濟(jì)的主體是制造業(yè)。制造業(yè)是我國的立國之本、興國之器、強(qiáng)國之基，是今后我國經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新驅(qū)動、轉(zhuǎn)型升級的主戰(zhàn)場［8］。研究并促使制造業(yè)企業(yè)成功開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型對我國發(fā)展實(shí)體經(jīng)濟(jì)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有著舉足輕重的作用?；诖耍?010—2020 年制造業(yè)上市企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)和上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)，通過杜邦分析方法，從財(cái)務(wù)角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)盈利能力的影響，并將企業(yè)盈利能力分解為多項(xiàng)財(cái)務(wù)比率乘積，嘗試進(jìn)一步揭開數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)盈利能力影響機(jī)制的“黑匣子”，為制造業(yè)企業(yè)順利開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提升企業(yè)盈利能力、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

2 文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè)

2.1 文獻(xiàn)綜述

目前學(xué)術(shù)界對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義并未達(dá)成共識，但以大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等為代表的數(shù)字技術(shù)，以業(yè)務(wù)流程、商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)的升級為轉(zhuǎn)型范圍，以創(chuàng)造新價(jià)值為轉(zhuǎn)型結(jié)果的3 個(gè)要素已經(jīng)得到普遍認(rèn)同［9］。在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們從定性和定量兩方面開展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究：（1）在定性研究方面。于偉［10］分析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑，提出了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綜合模型；朱秀梅等［11］通過構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“POMPS”五角模型，揭開產(chǎn)品、服務(wù)、流程、模式和組織五類轉(zhuǎn)型之間的協(xié)同關(guān)系；呂曉等［12］基于復(fù)雜動態(tài)環(huán)境的考慮，構(gòu)建了中小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的評價(jià)體系；（2）在定量研究方面。韋誼成等［13］、易露霞等［14］、黃節(jié)根等［15］、趙樹寬等［16］、洪俊杰等［17］分別從企業(yè)治理水平、主業(yè)業(yè)績、創(chuàng)新績效、全要素生產(chǎn)率、出口質(zhì)量等多個(gè)方面進(jìn)行研究，大多數(shù)研究結(jié)論都認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)發(fā)展有積極影響。

進(jìn)一步梳理數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)盈利能力有關(guān)的文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn)，研究結(jié)論并不統(tǒng)一。部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)盈利能力有促進(jìn)作用，如：王靜等［18］研究商貿(mào)流通業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型誕生了大型電商平臺和新型流通模式，提升了商貿(mào)流通業(yè)運(yùn)營效率，進(jìn)而相應(yīng)提升了商貿(mào)流通業(yè)企業(yè)的盈利能力；Mikalef 等［19］研究后也認(rèn)為企業(yè)實(shí)施數(shù)字化后提高了生產(chǎn)效率，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)盈利能力增加；Lu［20］、Bertani 等［21］、陳劍等［22］通過研究同樣證實(shí)了上述研究結(jié)論，認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)運(yùn)營效率，增加了企業(yè)盈利能力。但也有學(xué)者研究后得到與之相反的結(jié)論，他們認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型并沒有促進(jìn)企業(yè)盈利能力的增加，如：Hajli 等［23］研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型后大部分企業(yè)并沒有提升企業(yè)盈利能力；吳溪等［24］研究后同樣認(rèn)為數(shù)字化技術(shù)對企業(yè)盈利能力的影響不顯著，資本市場對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的反應(yīng)偏于樂觀。

從上述數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究文獻(xiàn)來看，目前學(xué)者們對數(shù)字化轉(zhuǎn)型有了比較全面的研究，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)盈利能力的研究結(jié)果來看，大多數(shù)研究結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)盈利能力的提升，該結(jié)論與目前許多調(diào)查報(bào)告的結(jié)果并不一致，并且也沒有充分揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)盈利能力的影響和傳導(dǎo)機(jī)制。目前研究存在局限性這正是研究的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，也是在現(xiàn)有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上嘗試突破和產(chǎn)生邊際貢獻(xiàn)的地方。借鑒已有研究內(nèi)容，通過財(cái)務(wù)分析的方法，嘗試進(jìn)一步揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)盈利能力影響的“黑匣子”。

2.2 研究假設(shè)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)生的各種影響最終會以量化的數(shù)據(jù)體現(xiàn)在財(cái)務(wù)報(bào)表上，包括：收入、成本、利潤、資產(chǎn)，甚至現(xiàn)金流的變化，因此分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)盈利能力的影響，可以借助財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的變化來進(jìn)行分析。從財(cái)務(wù)角度來看，杜邦分析法是用來評價(jià)企業(yè)盈利能力的一種方法。杜邦分析法的基本思路是將企業(yè)盈利能力逐級分解為多項(xiàng)財(cái)務(wù)比率乘積，其財(cái)務(wù)公式為：凈資產(chǎn)收益率=銷售凈利率×資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率×權(quán)益乘數(shù)（財(cái)務(wù)杠桿）。由此可見，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)盈利能力（凈資產(chǎn)收益率）的影響是通過上述不同的財(cái)務(wù)比率數(shù)據(jù)的渠道產(chǎn)生的綜合作用，而上述各財(cái)務(wù)比率實(shí)際上又包含了企業(yè)的收入、成本、凈利潤、總資產(chǎn)、凈資產(chǎn)等主要財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，因此研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對上述財(cái)務(wù)比率的影響，有助于揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)盈利能力的影響。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)最主要的影響是成本和收入兩方面：從企業(yè)成本來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得制造業(yè)企業(yè)提高數(shù)據(jù)挖掘和分析水平，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化，有效緩解企業(yè)信息不對稱的問題［25］，從而降低了企業(yè)的信息搜索、議價(jià)簽約、監(jiān)督交易和事后轉(zhuǎn)換的成本［26］，也降低了企業(yè)在采購、生產(chǎn)、物流、銷售緩解中的各項(xiàng)運(yùn)營成本［27］，改善了企業(yè)以往成本和能耗雙高的問題［28］；從企業(yè)收入來看，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用，使得大量制造業(yè)企業(yè)可以精準(zhǔn)營銷，并且挖掘傳統(tǒng)市場外的長尾需求，加快市場需求的反應(yīng)速度，提升了企業(yè)銷售能力，促進(jìn)了企業(yè)收入的增長［29］。從財(cái)務(wù)公式來看，企業(yè)利潤=收入-成本，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使制造業(yè)企業(yè)成本降低、收入增加，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)利潤。企業(yè)盈利能力的公式為：凈資產(chǎn)收益率=凈利潤/平均凈資產(chǎn)，當(dāng)企業(yè)利潤增加，資產(chǎn)不變的情況下，企業(yè)的盈利能力會提升。綜上分析，提出假設(shè)1。

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了制造業(yè)企業(yè)的盈利能力。

制造業(yè)企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可以促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部研發(fā)能力的提升，企業(yè)通過研發(fā)和創(chuàng)新會優(yōu)化制造流程和改進(jìn)生產(chǎn)工藝，進(jìn)而降低了產(chǎn)品的成本，從而獲得更大的利潤，企業(yè)的規(guī)模效應(yīng)被激發(fā)［25］，即當(dāng)企業(yè)單位收入不變的前提下，產(chǎn)品成本越低，產(chǎn)品利潤越高。從財(cái)務(wù)公式來看，銷售利潤率=利潤總額/銷售收入，產(chǎn)品利潤增加會促使銷售利潤率提升。企業(yè)銷售利潤率的比值越高，表明企業(yè)的獲利水平也越高［30］。綜上分析，提出第2 個(gè)假設(shè)。

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提升企業(yè)銷售利潤率，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)盈利能力的提升。

制造業(yè)企業(yè)在實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，利用數(shù)字化技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)獲取供應(yīng)商、銷售市場的信息，并能進(jìn)行及時(shí)預(yù)測，然后結(jié)合企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)和倉儲的信息，充分調(diào)動企業(yè)內(nèi)部資源，構(gòu)建柔性生產(chǎn)和供應(yīng)鏈系統(tǒng)，使得資產(chǎn)使用效率和周轉(zhuǎn)率大幅提高［31］。資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高、周轉(zhuǎn)次數(shù)越多，說明企業(yè)資金的周轉(zhuǎn)速度越快，企業(yè)盈利能力越強(qiáng)［32］。綜上分析，提出第3 個(gè)假設(shè)。

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提升制造業(yè)企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)的盈利能力的提升。

制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，充分利用互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)，改善企業(yè)的資源利用率，提高企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營效率，拓寬企業(yè)自身經(jīng)營服務(wù)范圍，從而增加了企業(yè)銷售收入和利潤［33］，提高了企業(yè)自有資金的比例，降低對外界杠桿的需求；另外，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，隨著流程的優(yōu)化和效率的提升，減少了一系列不必要的費(fèi)用支出，一定程度上充裕了企業(yè)的內(nèi)部現(xiàn)金，減少對杠桿融資的需求［34］。財(cái)務(wù)杠桿的降低意味著企業(yè)可以減少利息支出，降低企業(yè)代理問題，減少財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并且隨著企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿的下降可以釋放出更多的現(xiàn)金流支持企業(yè)發(fā)展［35］。隨著企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿降低、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)減弱、現(xiàn)金流增加，企業(yè)的盈利能力會有效增強(qiáng)。綜上分析，提出本文第四個(gè)假設(shè)。

H4：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會降低制造業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)的盈利能力的提升。

雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型會通過不同渠道對制造業(yè)企業(yè)盈利能力產(chǎn)生影響，但我國制造業(yè)企業(yè)性質(zhì)存在較大差異，不同所有制和不同規(guī)模企業(yè)的基礎(chǔ)條件、外部約束和經(jīng)營目標(biāo)存在顯著差異，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對不同性質(zhì)企業(yè)會產(chǎn)生異質(zhì)性影響效果。另外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)綜合的指標(biāo)數(shù)據(jù)，可以進(jìn)一步分解為5 個(gè)細(xì)分維度，不同維度的數(shù)字技術(shù)對企業(yè)的影響同樣會產(chǎn)生差異?；谏鲜龇治?，設(shè)計(jì)出本文的研究框架圖，如圖1 所示。

圖1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)盈利能力的影響和傳導(dǎo)機(jī)制的研究框架

3 模型設(shè)計(jì)和變量說明

3.1 模型設(shè)計(jì)

根據(jù)本文的假設(shè)H1，設(shè)計(jì)如下模型

其中，被解釋變量為ROE，表示制造業(yè)企業(yè)的盈利能力，解釋變量為ln Digit，表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，Control 表示控制變量，Year、Pro 和Ind表示年度、地區(qū)和行業(yè)固定效應(yīng)，ε表示殘差項(xiàng)，i表示企業(yè)，t表示年度。基于本文假設(shè)1，預(yù)測模型（1）中的α1系數(shù)顯著為正，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)的盈利能力有促進(jìn)作用。

根據(jù)上文假設(shè)H2至H4，借鑒溫忠麟等［36］的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法設(shè)計(jì)如下傳導(dǎo)機(jī)制模型（2）和（3）：

其中，MVit為中介變量，分別為銷售利潤率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、財(cái)務(wù)杠桿。通過對模型（2）中系數(shù)β1和模型（3）中系數(shù)γ3的顯著性識別各中介變量的傳導(dǎo)機(jī)制。江艇［37］認(rèn)為該中介效應(yīng)研究模型存在局限性，因此本文對上述結(jié)果分別進(jìn)行Sobel 和Bootstrap檢驗(yàn)，根據(jù)最終檢驗(yàn)結(jié)果確定中介變量的傳導(dǎo)機(jī)制是否存在。

3.2 變量說明

（1）被解釋變量。本文研究的是制造業(yè)企業(yè)盈利能力，因此采用上市企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中的凈資產(chǎn)收益率（return on equity，ROE）作為被解釋變量。該指標(biāo)反映股東權(quán)益的收益水平，用以衡量公司運(yùn)用自有資本的效率。ROE 值越高說明企業(yè)的盈利能力越強(qiáng)。

（2）解釋變量。本文的解釋變量是數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digit），該數(shù)據(jù)采用廣東金融學(xué)院的上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)進(jìn)行衡量。廣東金融學(xué)院基于2007—2020 年滬深A(yù) 股上市企業(yè)披露的年報(bào)文本信息，運(yùn)用大數(shù)據(jù)文本分析和因子分析的雙重量化工具統(tǒng)計(jì)而成，具有一定的廣泛性和權(quán)威性。該數(shù)據(jù)還可以細(xì)分為：人工智能技術(shù)（AI）、大數(shù)據(jù)技術(shù)（Data）、云計(jì)算技術(shù)（Cloud）、區(qū)塊鏈技術(shù)（Block）、數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用（APP）5 個(gè)維度，將對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和細(xì)分5 個(gè)維度的數(shù)據(jù)取對數(shù)后分別進(jìn)行分析。

（3）中介變量。根據(jù)上文研究假設(shè)和杜邦模型中財(cái)務(wù)比率的分類，中介變量分別為：銷售利潤率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)（財(cái)務(wù)杠桿）。銷售利潤率（operating margin，OM）是企業(yè)利潤與銷售額之間的比率，它是以銷售收入為基礎(chǔ)分析企業(yè)獲利能力，反映銷售收入收益水平的指標(biāo)，即每元銷售收入所獲得的利潤；資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（asset turnover，AT）是衡量企業(yè)資產(chǎn)管理效率的重要財(cái)務(wù)比率，體現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營期間資產(chǎn)從投入到產(chǎn)出的流轉(zhuǎn)速度，反映企業(yè)資產(chǎn)的管理質(zhì)量和利用效率；財(cái)務(wù)杠桿又稱權(quán)益乘數(shù)（equity multiplier，EM）反映了企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿的大小，權(quán)益乘數(shù)越大，說明股東投入的資本在資產(chǎn)中所占的比重越小，財(cái)務(wù)杠桿越大。

（4）控制變量。從企業(yè)盈利能力的相關(guān)研究來看，影響企業(yè)盈利能力的因素很多，參考相關(guān)文獻(xiàn)，并綜合考慮數(shù)據(jù)可得性和相關(guān)性，選取企業(yè)年齡（Age）、董事會規(guī)模（Dor）、獨(dú)立董事比例（In de）、兩職合一（Dual）、企業(yè)規(guī)模（Size）、第一大股東比例（Fir）作為控制變量。

上述各變量如表1 所示。為了檢驗(yàn)各變量之間的多重共線性問題，計(jì)算了各變量的方差膨脹系數(shù)（VIF），VIF 值均小于10，說明主要變量之間不存在嚴(yán)重共線性問題。

表1 各變量說明

3.3 數(shù)據(jù)說明

選擇2010—2020 年A 股制造業(yè)企業(yè)作為初始研究樣本。其中企業(yè)數(shù)據(jù)來源于Wind 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)來源于廣東金融學(xué)院《中國上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)評價(jià)研究報(bào)告》。在進(jìn)行樣本篩選過程中，按照以下原則進(jìn)行處理：（1）剔除ST 等經(jīng)營不善的上市企業(yè)；（2）剔除營業(yè)收入、現(xiàn)金流小于0 的經(jīng)營數(shù)據(jù)異常和不連續(xù)的觀測值；（3）剔除數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)數(shù)據(jù)和上市企業(yè)數(shù)據(jù)不匹配的觀測值。經(jīng)過上述處理，最終得到2010—2020年間的19 347 個(gè)樣本數(shù)據(jù)。為了消除異常值的影響，對所有連續(xù)變量1%和99%分位上進(jìn)行了Winsorize處理，使用的分析軟件為Stata15。

4 實(shí)證分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2 報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。盈利能力ROE 的均值是6.548，接近中位數(shù)7.496，最小值和最大值分別是-284.2 和107.5，表明總體樣本的盈利能力差異非常大；同樣企業(yè)的數(shù)字化指數(shù)的最大值和最小值之間差異也非常大，表明不同企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在較大差異，使得研究具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。另外選取的控制變量分布值域也比較廣，能夠?qū)ρ芯科鸬揭欢ǖ目刂谱饔?，也有一定影響作用?/p>

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

4.2 基本回歸

表3 報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)盈利能力的回歸結(jié)果。列（1）是沒有加入控制變量和固定效應(yīng)時(shí)，兩者的回歸結(jié)果，從結(jié)果來看，系數(shù)ln Digit 在10%水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)企業(yè)提升盈利能力；列（2）是加入固定效應(yīng)后的回歸結(jié)果，從結(jié)果來看系數(shù)ln Digit 在1%水平上顯著為正，表明在控制了固定效應(yīng)后數(shù)字化轉(zhuǎn)型依舊能提升企業(yè)的盈利能力；列（3）是加入控制變量和固定效應(yīng)后的回歸結(jié)果，從結(jié)果來看，系數(shù)ln Digit 在1%水平上依然為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)企業(yè)盈利能力，從基本回歸結(jié)果來看，本文假設(shè)H1成立。制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可以充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)手段，將數(shù)據(jù)及時(shí)處理后轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢苑?wù)于企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)決策和市場導(dǎo)向追蹤的有用信息，有助于強(qiáng)化供給與需求的銜接、推動企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營流程的改造和商業(yè)模式創(chuàng)新［38］,從而促進(jìn)了企業(yè)盈利能力的提升。

表3 基本回歸結(jié)果

從控制變量回歸結(jié)果來看，系數(shù)Age、In de 顯著為負(fù)，表明企業(yè)成立時(shí)間越久，獨(dú)立董事占比越高，對企業(yè)的盈利能力越不利；系數(shù)Dual、Size、Fir 顯著為正，表明董事長和總經(jīng)理兼任時(shí)、企業(yè)規(guī)模越大、第一大股東占比越高，則越有利于企業(yè)盈利能力提升；另外系數(shù)Dor 不顯著，表明董事會規(guī)模大小對企業(yè)盈利能力影響不顯著。

4.3 穩(wěn)健性分析

（1）替換被解釋變量。為了使得研究結(jié)論更加穩(wěn)健，首先使用替換被解釋變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性分析。解釋變量是盈利能力，除凈資產(chǎn)收益率（ROE）之外，另外一個(gè)指標(biāo)是總資產(chǎn)凈利率（ROA）?？傎Y產(chǎn)凈利率反映投資者(含少數(shù)股東權(quán)益)利用全部資產(chǎn)獲利的能力，該指標(biāo)越高，表明公司投入產(chǎn)出水平越高，資產(chǎn)運(yùn)營越有效，成本費(fèi)用的控制水平越高，其計(jì)算公式為：總資產(chǎn)凈利率（ROA）=凈利潤(含少數(shù)股東損益)×2/(期初總資產(chǎn)+期末總資產(chǎn))×100%。表4 的回歸結(jié)果顯示，列（1）在加入控制變量前后，系數(shù)ln Digit 在5%水平上顯著為正，列（2）表明在替換被解釋變量后，假設(shè)H1依然成立，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)企業(yè)盈利提升。因此本文假設(shè)H1初步得到驗(yàn)證。

表4 基本回歸結(jié)果

（2）剔除異常數(shù)據(jù)。借鑒唐松等［39］的方法，我國直轄市存在較大經(jīng)濟(jì)特殊性，因此對企業(yè)盈利能力會有一定影響，并且2015 年的中國股災(zāi)和2019年以后的新冠疫情也會對上市企業(yè)的盈利能力會產(chǎn)生一定影響，因此將上述不易觀測卻又真實(shí)存在的重大影響因素剔除，然后分別進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4 列（3）至（6）所示。從列（3）和（4）回歸結(jié)果來看，在加入控制變量前后，系數(shù)ln Digit分別在1%和5%水平上顯著為正，表明剔除直轄市的因素后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著促進(jìn)企業(yè)盈利能力的假設(shè)依然成立；從列（5）和（6）回歸結(jié)果來看，在加入控制變量前后，系數(shù)ln Digit 分別在1%和5%水平上顯著為正，表明剔除異常年份的因素后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著促進(jìn)企業(yè)盈利能力的假設(shè)依然成立。因此本文假設(shè)H1再次得到驗(yàn)證。

（3）內(nèi)生性檢驗(yàn)?？紤]到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能存在時(shí)間滯后性［40］，將核心解釋變量滯后一期至四期后重新回歸，另外借鑒韓國高等［9］方法，采用1995 年各城市每百人固定電話數(shù)量作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量，各城市的用戶電話數(shù)量代表了城市信息化發(fā)展的水平，電話數(shù)量越多意味著城市信息化水平越高，同樣也會給城市中企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響，而1995 年的電話數(shù)量不會通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展影響企業(yè)的盈利能力，因此滿足有效工具變量的相關(guān)性假設(shè)和外生性假設(shè)2 個(gè)條件。從表5 的回歸結(jié)果來看，F(xiàn)值均遠(yuǎn)超過臨界值（10），所以可以排除弱工具變量的問題，說明本文選取的工具變量合理有效。在考慮了潛在的內(nèi)生性問題之后，回歸系數(shù)ln Digit 都上顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)盈利能力提升的結(jié)論成立，本文假設(shè)H1又一次得到驗(yàn)證。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)—工具變量

（4）更換標(biāo)準(zhǔn)誤聚類層級。不同地區(qū)、行業(yè)內(nèi)企業(yè)或者各企業(yè)之間的經(jīng)營可能存在相關(guān)性，為了使回歸結(jié)果穩(wěn)健，檢驗(yàn)了標(biāo)準(zhǔn)誤聚類層級的穩(wěn)健性，回歸結(jié)果如表6 所示。從回歸結(jié)果來看，個(gè)體聚類、行業(yè)聚類、地區(qū)聚類、行業(yè)×地區(qū)聚類的顯著性都在10%水平上顯著為正，因此可以認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了制造業(yè)企業(yè)盈利能力的結(jié)論不會隨著標(biāo)準(zhǔn)誤層級的改變而發(fā)生明顯的波動，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文假設(shè)H1結(jié)果穩(wěn)健。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)—更換聚類標(biāo)準(zhǔn)誤層

5 傳導(dǎo)機(jī)制和異質(zhì)性分析

5.1 傳導(dǎo)機(jī)制

（1）銷售利潤率傳導(dǎo)機(jī)制分析。將銷售利潤率OM 作為中介變量代入模型（2）和（3）進(jìn)行回歸，結(jié)果見表7 列（1）和（2）所列。列（1）的系數(shù)ln Digit 在10%水平上顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高企業(yè)的銷售利潤率，列（2）的系數(shù)OM 在1%水平上顯著為正，表明銷售利潤率的提升對企業(yè)盈利能力有顯著促進(jìn)作用，因此初步確認(rèn)銷售利潤率的中介效應(yīng)存在。但也發(fā)現(xiàn)列（1）的ln Digit 系數(shù)顯著性較低（大于0.05），可能存在中介效應(yīng)不顯著的現(xiàn)象［37］，因此有必要進(jìn)一步檢驗(yàn)。Sobel 檢驗(yàn)結(jié)果顯示，P值為0.067（大于0.05），表明銷售利潤率OM 的中介效應(yīng)不顯著；進(jìn)一步使用Bootstrap檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，通過1 000 次抽樣結(jié)果后95%的置信區(qū)間為［-0.036,0.280］（包含0），再次表明銷售利潤率OM 的中介效應(yīng)不顯著。從上述分析得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不能通過銷售利潤率的渠道促進(jìn)企業(yè)盈利能力提升，銷售利潤率的中介效應(yīng)不顯著，因此假設(shè)H2不成立?？赡茉蚴牵簲?shù)字化轉(zhuǎn)型需要企業(yè)投入大量的資金用于設(shè)備采購、系統(tǒng)和人員建設(shè)，導(dǎo)致企業(yè)的成本上升，雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提升企業(yè)經(jīng)營效率、促進(jìn)企業(yè)收入增加，但當(dāng)增加的收入不能覆蓋成本的支出時(shí)，企業(yè)凈利潤和銷售利潤率并不會顯著增長。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)長期過程，需要企業(yè)長期投入資金，尤其數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，需要投入更多的啟動資金進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)，因此會表現(xiàn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型不能顯著提升企業(yè)銷售利潤率，進(jìn)而不能有效促進(jìn)企業(yè)盈利能力的增長。

表7 傳導(dǎo)機(jī)制研究

（2）資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率傳導(dǎo)機(jī)制分析。使用上述方法，將資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率AT 作用中間變量代入模型（2）和（3）進(jìn)行回歸。列（3）結(jié)果顯示系數(shù)ln Digit 在1%水平上顯著為正，列（4）系數(shù)AT 在1%水平上顯著為正，初步表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)盈利能力提升，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率中介效應(yīng)存在。通過Sobel 和Bootstrap 檢驗(yàn)顯示，P值為0.000 5，置信區(qū)間為［0.039,0.145］，表明資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率AT 的中介效應(yīng)存在。因此本文假設(shè)H3得以驗(yàn)證。

（3）權(quán)益乘數(shù)傳導(dǎo)機(jī)制分析。將權(quán)益乘數(shù)EM作為中間變量代入模型（2）和（3）進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示列（5）系數(shù)ln Digit 在1%水平上顯著為負(fù)，列（6）系數(shù)EM 在1%水平上顯著為負(fù)，初步表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了企業(yè)權(quán)益乘數(shù)進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)盈利能力的提升，權(quán)益乘數(shù)的中介效應(yīng)存在。通過Sobel 和Bootstrap 檢驗(yàn)顯示，P值為0，置信區(qū)間為［0.115,0.301］，表明權(quán)益乘數(shù)EM 的中介效應(yīng)存在。因此本文假設(shè)H4得以驗(yàn)證。

5.2 異質(zhì)性分析

（1）數(shù)字化異質(zhì)性分析。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、數(shù)字運(yùn)用等5 個(gè)維度，不同的數(shù)字技術(shù)對企業(yè)的影響也會存在差異。從表8 回歸結(jié)果來看，系數(shù)ln APP 顯著為正，系數(shù)ln Data 和ln Block 顯著為負(fù)，而系數(shù)ln AI 和ln Block 不顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能提升企業(yè)的盈利能力，而大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈技術(shù)對企業(yè)盈利能力的提升有抑制作用，而人工智能和云計(jì)算技術(shù)對企業(yè)盈利能力提升沒有顯著作用?？赡茉蚴牵喝斯ぶ悄?、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈技術(shù)屬于數(shù)字技術(shù)，企業(yè)從事這些方面的研究并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，需要投入大量的資金、人力和物力，并且研發(fā)周期比較長，因此總體上會表現(xiàn)為企業(yè)實(shí)施上述數(shù)字化技術(shù)時(shí)，并未能實(shí)現(xiàn)企業(yè)的盈利，甚至?xí)霈F(xiàn)虧損現(xiàn)象，這也是解釋了為什么大多數(shù)高科技企業(yè)的發(fā)展需要進(jìn)行融資，甚至需要多輪融資的原因。數(shù)字應(yīng)用對企業(yè)的盈利能力有顯著的促進(jìn)作用，則說明企業(yè)不用投入產(chǎn)品研發(fā)費(fèi)用，直接購買數(shù)字化產(chǎn)品，更能快速提升企業(yè)的效率，進(jìn)而有助于企業(yè)的盈利能力提升，如：微信、丁丁、支付寶等數(shù)字化產(chǎn)品，當(dāng)企業(yè)購買并應(yīng)用這些數(shù)字化產(chǎn)品時(shí)，能快速提升企業(yè)的溝通效率，進(jìn)而有利于企業(yè)盈利能力的提升。

表8 異質(zhì)性分析—數(shù)字化異質(zhì)性

（2）企業(yè)性質(zhì)異質(zhì)性分析。企業(yè)所有制和規(guī)模不同，企業(yè)存在較大差異，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同性質(zhì)的企業(yè)的影響也會存在差異。從表9 的回歸結(jié)果來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了大型企業(yè)的盈利能力提升，抑制了小型企業(yè)的盈利能力，對中型企業(yè)的盈利能力沒有顯著影響?？赡茉蚴牵海?）實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要投入大量的資金［7］，大型企業(yè)更容易通過外部融資渠道獲得資金，而小型企業(yè)會受到融資歧視而無法獲得資金來支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型；（2）大型企業(yè)的人才優(yōu)勢可以能支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型的開展，而小型企業(yè)缺少相關(guān)人才，也不會成立相應(yīng)的部門和團(tuán)隊(duì)來滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求；（3）小型企業(yè)的規(guī)模和體量較小，其經(jīng)營業(yè)務(wù)常常是聚焦某一個(gè)細(xì)分的專業(yè)領(lǐng)域，這就導(dǎo)致小型企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研發(fā)成本會大于邊際收益，無法產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)［41］。因此規(guī)模大的企業(yè)更容易通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來提升企業(yè)的盈利能力，而規(guī)模小的企業(yè)往往會因數(shù)字化轉(zhuǎn)型而加劇企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)降低企業(yè)盈利能力。

表9 異質(zhì)性分析—企業(yè)所有制、規(guī)模異質(zhì)性

我國國有企業(yè)和民營企業(yè)的經(jīng)營目標(biāo)、管理風(fēng)格、治理意識存在顯著差異，使得不同所有制企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)盈利能力的影響存在差異。從表9 列（4）和（5）的回歸結(jié)果來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了民營企業(yè)的盈利能力提升，而對國有企業(yè)的盈利能力沒有顯著影響?？赡茉蚴牵簢衅髽I(yè)承擔(dān)著更多社會與政治任務(wù)，雖然有部分國有企業(yè)作為示范引領(lǐng)開展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但都呈現(xiàn)“碎片化”的變革，并沒有催生出國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主流方向，反而呈現(xiàn)出“政策推動導(dǎo)向”和“被動適應(yīng)導(dǎo)向”的現(xiàn)象［42］，因此表現(xiàn)為國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型并未對企業(yè)盈利能力有顯著影響；相比之下，民營企業(yè)的市場化意識更強(qiáng)，民營企業(yè)往往能洞察并抓住機(jī)遇，利用數(shù)字技術(shù)改造產(chǎn)品或業(yè)務(wù)的動力相對更足，更有動力利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動企業(yè)發(fā)展，提升企業(yè)盈利能力［13］。

5.3 杜邦分析方法的進(jìn)一步分析

從表9 的回歸結(jié)果來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小型企業(yè)的盈利能力有抑制作用，我國制造業(yè)企業(yè)分類中，小型企業(yè)占比最大，因此上述分析結(jié)果和各個(gè)調(diào)研報(bào)告的結(jié)果是一致的。進(jìn)一步分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小型企業(yè)盈利能力的影響，對揭開數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“黑匣子”有非常大的作用。本文繼續(xù)使用杜邦分析方法進(jìn)行深入的研究分析。

根據(jù)杜邦模型，首先將小型企業(yè)的盈利能力分解為：銷售利潤率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)3 個(gè)細(xì)分維度進(jìn)行回歸?；貧w結(jié)果顯示：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小型企業(yè)的銷售利潤率有顯著負(fù)影響，而對資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和權(quán)益乘數(shù)沒有顯著影響。其次，繼續(xù)對銷售利潤率進(jìn)行細(xì)分研究。銷售利潤率是有凈利潤和銷售收入組成，在銷售收入固定的情況下銷售利潤率是有凈利潤的變化而變化，因此需對凈利潤進(jìn)行分解，按杜邦模型的分解公式，可以將凈利潤分解為：銷售收入、營業(yè)成本、銷售費(fèi)用、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用、所得稅和其他幾項(xiàng)費(fèi)用。本文將對凈利潤有重要影響的成本和費(fèi)用進(jìn)行研究，分別將營業(yè)成本、銷售費(fèi)用、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用、所得稅和銷售收入的比值作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)成本費(fèi)用影響的研究對象?；貧w結(jié)果顯示：系數(shù)ln Digit 在5%水平上顯著為正，為0.019，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了小型企業(yè)的營業(yè)成本，進(jìn)而使得凈利潤下降、銷售利潤率下降，最終形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了小型企業(yè)的盈利能力。然后，按照上述方法，分別對大型和中型企業(yè)進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示：大型和中型企業(yè)的系數(shù)ln Digit 都在1%水平上顯著為負(fù)，分別為：-0.014 和-0.006，表明：數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了大中型企業(yè)的營業(yè)成本，且大型企業(yè)的營業(yè)成本下降幅度更大。根據(jù)上述對比分析，初步確定數(shù)字化轉(zhuǎn)型導(dǎo)致小型企業(yè)盈利能力下降的主要原因是營業(yè)成本的上升。最后，繼續(xù)使用杜邦模型，對不同所有制企業(yè)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明：數(shù)字化轉(zhuǎn)型還會使得企業(yè)管理費(fèi)用的上升，進(jìn)而造成企業(yè)盈利能力的下降。綜上分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型造成企業(yè)盈利能力下降的主要原因是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中營業(yè)成本和管理費(fèi)用的上升。

6 總結(jié)和政策建議

6.1 總結(jié)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必經(jīng)之路，許多研究報(bào)告顯示，目前企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不能促進(jìn)企業(yè)盈利能力提升，但又有許多實(shí)證研究結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了企業(yè)盈利能力的提升，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為一個(gè)難解的“黑匣子”。在已有研究的基礎(chǔ)上，利用2010—2020 年我國制造業(yè)上市企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)和上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)數(shù)據(jù)，采用杜邦分析方法，從財(cái)務(wù)角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響，結(jié)果顯示：（1）總體上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升制造業(yè)企業(yè)的盈利能力，通過穩(wěn)健性分析后上述結(jié)論依然成立；（2）機(jī)制研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過提升資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、降低財(cái)務(wù)杠桿的渠道促進(jìn)企業(yè)盈利能力提升，但銷售利潤率的中介效應(yīng)不顯著；（3）異質(zhì)性分析結(jié)果顯示：數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能促進(jìn)企業(yè)盈利能力提升，但人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈技術(shù)并不能提升企業(yè)盈利能力；數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了大型和民營企業(yè)的盈利能力，抑制了小型和外資企業(yè)的盈利能力，而對中型和國有企業(yè)的能力沒有顯著影響；（4）進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，營業(yè)成本和管理費(fèi)用的上升是數(shù)字化轉(zhuǎn)型造成企業(yè)盈利能力下降的主要原因。

6.2 政策建議

（1）政府主導(dǎo)并支持，堅(jiān)定不移地開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。從本次研究結(jié)果來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效促進(jìn)企業(yè)盈利能力的提升，因此可以打消原先很多企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否能促進(jìn)企業(yè)發(fā)展的顧慮。但也要正視數(shù)字化轉(zhuǎn)型的長期性和復(fù)雜性，因此建議：政府機(jī)構(gòu)主導(dǎo)，要鼓勵(lì)企業(yè)堅(jiān)定不移的開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，但同時(shí)也應(yīng)給予企業(yè)政策、知識、資金上的支持，不僅要向企業(yè)宣傳數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性和緊迫性，也要介紹數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險(xiǎn)和實(shí)施方法，并且給予必要的培訓(xùn)，讓企業(yè)負(fù)責(zé)人知道為什么轉(zhuǎn)、還要知道如何轉(zhuǎn)，針對一些重點(diǎn)企業(yè)應(yīng)該給予必要的政策和資金支持，幫助企業(yè)實(shí)施順利開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。

（2）由簡到難，企業(yè)分步開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。從數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)盈利能力的影響分析結(jié)果來看，不同的數(shù)字技術(shù)對企業(yè)盈利能力的影響是不同的，其中數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用最能促進(jìn)企業(yè)盈利能力的提升，而企業(yè)實(shí)施數(shù)字技術(shù)的發(fā)展會抑制企業(yè)盈利能力的提升。因此建議：企業(yè)先利用現(xiàn)成成熟的數(shù)字應(yīng)用產(chǎn)品來提升企業(yè)的盈利能力，在企業(yè)有一定的資金和技術(shù)能力后，再考慮根據(jù)自己的實(shí)際需求開展數(shù)字技術(shù)和企業(yè)結(jié)構(gòu)的融合和改造工作。盡量避免企業(yè)一開始就實(shí)施大規(guī)模的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，造成資金壓力、成本上升，加劇財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，影響企業(yè)正常的經(jīng)營業(yè)務(wù)開展。

（3）合理控制營業(yè)成本和管理費(fèi)用，促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功實(shí)施。從研究結(jié)果來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制企業(yè)盈利能力提升的主要原因是營業(yè)成本和管理費(fèi)用的上升。因此建議：企業(yè)在實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型期間，除關(guān)注融資資金、研發(fā)投入、組織架構(gòu)變更、制度流程優(yōu)化等事項(xiàng)之外，還要關(guān)注財(cái)務(wù)報(bào)表中營業(yè)成本、管理費(fèi)用的變化。合理的成本控制是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本的條件之一。

（4）建立數(shù)字平臺生態(tài)系統(tǒng)，幫助小型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從分析結(jié)果來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在明顯的企業(yè)規(guī)模效應(yīng)，規(guī)模大的企業(yè)能夠通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)企業(yè)盈利能力的提升，而規(guī)模小的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型后抑制了企業(yè)盈利能力的提升，主要原因不僅是小型企業(yè)缺少必要的資金支持，而且在企業(yè)負(fù)責(zé)人的意識上和實(shí)際人才儲備上顯著不足，因而小型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更容易失敗。我國制造業(yè)企業(yè)結(jié)構(gòu)中，小型企業(yè)占比最大，小型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功與否決定了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成敗。因此建議：政府部門主導(dǎo)，鼓勵(lì)大型技術(shù)企業(yè)研發(fā)適合小型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平臺和系統(tǒng)軟件，避免小型企業(yè)因資金、人才不足而陷入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開發(fā)陷阱；同時(shí)也宣導(dǎo)和鼓勵(lì)小型企業(yè)在數(shù)字化平臺上開展業(yè)務(wù)，形成一個(gè)完整的數(shù)字平臺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體發(fā)展的局面。

6.3 研究不足

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)盈利能力的影響和傳導(dǎo)機(jī)制，在研究過程中存在一些不足之處有待進(jìn)一步改進(jìn)：（1）采用的是制造業(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)都是經(jīng)營情況較好的企業(yè)，而我國大部分企業(yè)經(jīng)營情況并不佳，因此未來可以進(jìn)一步研究經(jīng)營情況欠佳的企業(yè)，揭示這些企業(yè)如何開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型；（2）研究的樣本是制造業(yè)企業(yè)，我國制造業(yè)有30 個(gè)行業(yè)，各行業(yè)間也有很大的差異，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對各行業(yè)的影響也會存在差異，需要進(jìn)一步細(xì)化研究；（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)盈利能力的影響有眾多方面，利用杜邦分析法進(jìn)行分析得到研究結(jié)果，除此之外還會有其他原因會對企業(yè)盈利能力產(chǎn)生影響，今后需進(jìn)一步深入研究。